Python Pandas Series.floordiv()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.floordiv()函數返回Series和其他按元素計算的整數除法(二進製運算符floordiv)。該操作等效於series // other，但支持用fill_value代替輸入之一中的丟失數據

用法： Series.floordiv(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

參數：
other:序列或標量值
fill_value:在計算之前，請使用此值填充現有的缺失(NaN)值以及成功進行係列比對所需的任何新元素。
level:在一個級別上廣播，在傳遞的MultiIndex級別上匹配索引值

返回：結果：係列

範例1：采用Series.floordiv()函數執行帶有標量的係列對象的 floor 劃分操作。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.floordiv()函數使用標量執行給定係列對象的 floor 分割。

# perform floor division 
result = sr.floordiv(other = 3) 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.floordiv()函數已成功返回標量給定係列對象的樓層劃分結果。

範例2：采用Series.floordiv()函數執行帶有標量的係列對象的 floor 劃分操作。給定的係列對象包含一些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None]) 
  
# Create the Index 
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M') 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.floordiv()函數使用標量執行給定係列對象的 floor 分割。我們將在所有缺失值的位置填充30。

# perform floor division 
result = sr.floordiv(other = 3, fill_value = 30) 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.floordiv()函數已成功返回標量給定係列對象的樓層劃分結果。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.floordiv()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。